最后，为了进一步验证该系统的可靠性，研究人员召集6位放射科医生，让他们与AI进行“读图PK”，通过解释500张来自美国患者的病例进行测试，AI的识别准确率更胜一筹。

同时，根据研究人员的说法，这一系统其本质是为了更好地辅助医生而不是取代医生，所以研究团队目前所取得的成果也足以证明，人类医生和AI医生在未来的医疗环境中是优势互补型的。AI降低漏检率，同样人类医生也可以指出AI未识别的疾病案例。

▲（a）6位专家均未识别，但AI成功识别的样本病例；（b）6位专家成功识别，但AI却遗漏的样本病例（图片来源：参考资料[1]）

另外值得注意的是，AI在可参考历史信息更少的情况下，依然能更准确识别乳腺癌。相较于人类医生在做决策时有患者的病史及历史数据可追溯，AI只处理识别它眼前这一张x光图像，没有历史信息可作参考，从这一点来说，AI做决策的过程“更独立”。

展望未来，研究初步成果喜人，该模型对于提高乳腺癌筛选程序的准确性和效率将有所帮助，同时还可以减少患者等待诊断结果时间和压力。不过，临床医学是复杂的，医生的决策并不是简单的二元决定（在癌症存在与否之间），还必须考虑其他体征和症状等。获取其他数据在技术角度也较为复杂，所以未来将可查询电子病历以识别和注释特定病例的系统与最新的AI结合使用，效果或许会更好。

参考资料：

[1] McKinney, S.M., Sieniek, M., Godbole, V. et al. International evaluation of an AI system for breast cancer screening. Nature 577, 89–94 (2020) doi:10.1038/s41586-019-1799-6

[2] Google just beat humans at spotting breast cancer — but it won’t replace them Retrieved Jan 2, 2020 from https://www.theverge.com/2020/1/1/21045635/google-ai-detect-breast-cancer-mammograms-healthcare

[3] Google Health’s AI identifies breast cancer in mammogram imagery with fewer false positives Retrieved Jan 2, 2020 from https://venturebeat.com/2020/01/01/google-healths-ai-identifies-breast-cancer-in-mammogram-imagery-with-fewer-false-positives/

[4] Using AI to improve breast cancer screening Retrieved Jan 2, 2020

from https://www.blog.google/technology/health/improving-breast-cancer-screening/

[5] Artificial intelligence could help breast screening save more lives Retrieved Jan 2, 2020 from https://scienceblog.cancerresearchuk.org/2020/01/01/artificial-intelligence-could-help-breast-screening-save-more-lives/

[6] AI shows promise for breast cancer screening Retrieved Jan 2, 2020

from https://www.nature.com/articles/d41586-019-03822-8